This study suggests a trajectory tracking controller composed of an input output linearization compensator and a linear controller. The input output linearization compensator is derived from the nonlinear equations of a pneumatic control system and it algebraically transforms a nonlinear system dynamics into a linear one, so that input output characteristics of the control system is linearized regardless of the variation of the operating point and linear control techniques can be applied. The results of nonlinear simulations show that the proposed controller tracks the given trajectories more accurately than a state feedback controller does.
This paper is concerned with the problem of robust stabilization of uncertain single-input and single-output nonlinear systems. Based on the input/output linearization approach for nonlinear state feedback synthesis in conjunction with Lyapunov methods, a stabilizing state feedback controller is proposed. Compared with the controllers reported in the control literature, instead of uniform ultimate boudedness, the controller proposed in this paper can guarantee uniform asymptotic stability of nonlinear systems in the presence of uncertainties. The required information about uncertain dynamics in the system is only that the uncertainties are bounded in Euclidean norm by known functions of the system state.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.13
no.1
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pp.55-62
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2008
This paper proposes a feedback linearization control scheme of AC/DC PWM converters with LCL input filters using no damping resisters. This feedback linearization scheme can eliminate the non-linearity of the system. So, the controller of the system can be designed by using linear control theory, which gives a good transient response. The cascade structure of the controller makes the converter current be controlled within a certain limit. To reduce the number of sensors, the source voltage and current is estimated. The validity of the proposed control algorithm is verified by simulation and experimental results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.955-959
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2011
In this paper, we assume that an output sensor of a ball and beam system is coupled with AC measurement noise. We propose an output feedback controller for a ball and beam system under measurement noise of feedback sensor. Measurement noise makes feedback signals distorted, and results in performance degradation or even system failure. Therefore, we need to design a robust controller to accommodate the possible measurement noise in the feedback information. Our controller is equipped with a gain-scaling factor to minimize the effect of measurement noise in output feedback information. We give an analysis of the controlled system and illustrate the improved control performance via simulation and experiment for a ball and beam system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.9
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pp.1245-1247
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2014
This paper presents a robust position tracking controller for motor-driven flexible joint manipulators using only the motor angle measurement. The control problem is not easy because the link position is hard to estimate in the presence of parameter uncertainties. The proposed controller consists of a feedback linearization controller (FLC) and two proportional-integral observers (PIOs) that estimate both system states including the link position and an equivalent disturbance for compensating the parameter uncertainties. Comparative computer simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.
Electromagnetic Suspension(EMS) System produces no noise, friction and heat through non-contacting operation Therefore, the applicable device using EMS system has a lot of attraction in case of the high-speed and non-contacting transmission EMS with nonlinear properties requires a precise airgap position control and stable kinematics characteristics under the disturbances, In this study, the nonlinear system was linearized by a Nonlinear Feedback Lineariztion(NFL) method. The NFL method requires that the modelling should be exact, and the state variables should be measured and a rapidly operating controller be necessary on account of a heavy data calculating In the experiments. the ideal control characteristics of the NFL was acquired through simulation at first. then the characteristics of the actual system were compared with those of simulation. In addition, the results by NFL were examined and analysed considering the characteristics of the PID control. The Control by NFL shows much stable control characteristics than the PID control. Whereas, the steady state errors occur for various disturbances. hence a robust control design is remained for a further study.
This paper addresses a decentralized observer-based output-feedback formation control problem for multiple unmanned underwater vehicles (UUVs). The complex nonlinear model for a UUV is feedback-linearized. It is assumed that each UUV in the formation exploits only the information regarding itself and the immediate predecessor, which imposes structural constraints on the formation controller gain matrices. The design condition is presented as a two-stage linear matrix inequalities problem. The synthesized controller demonstrates its own advantages through a numerical example.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.41
no.3
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pp.292-299
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1992
A nonlinear feedback linearizing control method for an EMS (Electro-Magnetic Suspension) system is proposed. After linearzing the system using the exact linearizing method, conventional linear system control theory has been applied. Robustness properties of the proposed controller with respect to the load variations is also analysed for a single magnet suspension system. Computer simulation is carried out in order to compare the performance of the proposed controller with that of the existing controller designed by using Taylor series expansion around nominal points.
In this paper a neural network controller called "Feedback-State Learning" for control of the attitude of a wheeled inverted pendulum is presented. For the controller the design of a stable feedback controller is necessary, so the LQR is used for the feedback controller because the LQR has good performance on controlling nonlinear systems. And the neural networks are used for a feed forward controller. The designed controller is applied to the stabilization of a wheeled inverted pendulum. Because of its nonlinear characteristics such as friction and parameter variations in the linearization, the wheeled inverted pendulum is used for demonstration of the effectiveness of the proposed controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.3
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pp.267-274
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1999
This paper proposes an adaptive sliding mode control scheme for an autopilot design of Skid-to-Turn (STT) missiles. The feedback linearization controller eliminates nonlinear terms in STT dynamics and makes the entire system linear. But the modeling errors in dynamics and the external disturbances exert bad influence on the performance of the feedback linearization controller. To handle these uncertainties, an adaptive control scheme is developed, where a bound of the uncertainties is estimated by an adaptive law based on a sliding surface. The asymptotic output tracking is proved by using the Lyapunov stability theory. Simulations for STT missiles illustrate the validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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